SOFTWARE软件2022第43卷第12期2022年Vol.43,No.12作者简介：徐洁（1987—）,女,山西晋城人,硕士研究生,研究方向：人工智能。基于机器学习的物联网异常流量检测策略研究徐洁（山西金融职业学院，山西太原030008）摘要：现在的网络带宽不断增长,而且各种类型的网络业务应用日趋广泛,面临每天产生大量的网络流量,就须实施必要的检测。在物联网流量中,除了正常流量之外,还有异常流量,对于其中的异常流量进行检测是非常必要的。应用建模方法进行检测,还可以基于模型量化分析,寻求其中的规律,起到预测的作用,本论文着重于研究机器学习的物联网异常流量检测策略。关键词：物联网；机器学习；异常流量；检测；有效策略中图分类号：TP181文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2022.12.043本文著录格式：徐洁.基于机器学习的物联网异常流量检测策略研究[J].软件,2022,43(12):162-164ResearchonAbnormalTrafficDetectionStrategyofInternetofThingsBasedonMachineLearningXUJie(ShanxiProfessionalCollogeofFinance,TaiyuanShanxi030008)【Abstract】：Withthecontinuousgrowthofnetworkbandwidthandtheincreasinglyextensiveapplicationofvarioustypesofnetworkservices,itisnecessarytoimplementnecessarydetectioninthefaceofalargenumberofnetworktrafficgeneratedeveryday.InIoTtraffic,thereareabnormaltrafficinadditiontonormaltraffic,soitisnecessarytodetectabnormaltraffic.Theapplicationofmodelingmethodtodetectioncanalsobebasedonthequantitativeanalysisofthemodeltofindtherulesandplayaroleinprediction.ThispaperfocusesontheresearchoftheabnormaltrafficdetectionstrategyoftheInternetofThingsbasedonmachinelearning.【Keywords】：InternetofThings;machinelearning;abnormalflow;testing;effectivestrategies设计研究与应用0引言物联网技术不断扩大应用范围,其安全问题得到全社会关注。处于物联网环境下,所产生的网络流量并不都是正常的,也存在异常现象。对于这方面的问题要有效解决,就需要对异常流量予以检测,应用机器学习的检测方法是比较有效的,而且流量分析简单化,当物联网遭到安全威胁的时候能够及时应对。1研究背景当前5G统一技术已经逐渐成熟,并在实践领域中应用,使得信息传播速度进一步加快,同时,NB-L0T技术也快速发展起来,为物联网快速升级创造良好条件。随着各个领域引入智能技术以及实现智慧化方向发展,比如,城...
